Tencent: Hy3 preview

टेन्सेंट: Hy3 preview, टेन्सेंट का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 2026-04-22 को जारी किया था। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और टेन्सेंट इसे एजेंटिक वर्कफ़्लो और प्रोडक्शन उपयोग के लिए बनाया गया एक उच्च-दक्षता वाला Mixture-of-Experts मॉडल बताता है। नाम में "preview" लेबल यह संकेत देता है कि यह Hy3 श्रृंखला का एक शुरुआती संस्करण है, न कि कोई अंतिम, दीर्घकालिक रिलीज़, जिसे ध्यान में रखना उचित है यदि आप इसे किसी शिप किए गए उत्पाद में निर्भरता के रूप में उपयोग करने की योजना बना रहे हैं।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है, इसलिए इमेज, ऑडियो या फ़ाइल इनपुट की योजना बनाने की आवश्यकता नहीं है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 262144 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 235929 टोकन है, जिसका अर्थ है कि आप इसे बहुत बड़े इनपुट दे सकते हैं और फिर भी लंबे उत्तर के लिए जगह बची रहती है। इसके डिज़ाइन का एक उल्लेखनीय हिस्सा कॉन्फ़िगर करने योग्य रीज़निंग है: टेन्सेंट disabled, low और high मोड में रीज़निंग स्तरों का वर्णन करता है, ताकि आप कार्य के अनुसार आंतरिक रीज़निंग की मात्रा घटा या बढ़ा सकें, बजाय एक निश्चित व्यवहार स्वीकार करने के।

ये विशेषताएँ उपयोग के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ आपको एक साथ बड़े दस्तावेज़ सेट, लंबे संवाद इतिहास या बड़े कोडबेस को दृष्टि में रखना होता है। एजेंटिक फोकस और टूल समर्थन इसे ऐसे सहायकों के लिए उचित उम्मीदवार बनाते हैं जो फ़ंक्शन कॉल करते हैं, चरणों को श्रृंखलाबद्ध करते हैं या कई टर्न पर काम करते हैं। कॉन्फ़िगर करने योग्य रीज़निंग उन मामलों में मदद करती है जहाँ आप सरल अनुरोधों के लिए तेज़, सीधे उत्तर चाहते हैं और कठिन अनुरोधों के लिए गहन विचार, बिना मॉडल बदले। seed पैरामीटर तब उपयोगी है जब आपको परीक्षण के दौरान प्रतिलिपि-योग्य सैंपलिंग चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "tencent/hy3-preview" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट आम तौर पर केवल base URL और key बदलने पर काम करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, seed, temperature, tool_choice, tools और top_p। रीज़निंग से संबंधित पैरामीटर (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) वे हैं जो मॉडल के कॉन्फ़िगर करने योग्य रीज़निंग स्तरों पर मैप होते हैं, जबकि tools और tool_choice फ़ंक्शन कॉलिंग को कवर करते हैं और temperature, top_p, seed तथा max_tokens मानक सैंपलिंग और लंबाई नियंत्रण को कवर करते हैं।

चूँकि यह एक preview रिलीज़ है, स्थिरता और दीर्घकालिक उपलब्धता को खुले प्रश्नों के रूप में मानें, और प्रतिबद्ध होने से पहले वर्तमान दरों के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें। यदि आपका वर्कलोड टेक्स्ट आधारित नहीं है, या यदि आपको preview के बजाय स्थिर रिलीज़ इतिहास वाला मॉडल चाहिए, तो कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। उन टेक्स्ट कार्यों के लिए जिन्हें बड़े कॉन्टेक्स्ट, टूल उपयोग और समायोज्य रीज़निंग से लाभ होता है, यह मूल्यांकन के लिए एक सीधा विकल्प है।